神经网络在选矿试验研究中的应用

人工神经网络是80年代发展起来的数据处理技术，随着科学技术的进步和矿业生产的发展，为了提高效率，人们一直在寻求以较少的试验工作量，来获取最佳的指标。本文运用神经网络技术，在正交试验的基础上，以较少的试验工作量，建立了高精度的变量间的非线性回归方程，取得了满意的效果。     

云南磨憨砂岩铜矿的浮选回收

云南磨憨砂岩铜矿含铜0. 77%,其中以氧化铜形式存在的铜金属率达45. 45%。孔雀石为主要铜矿物和目的矿物,具有氧化不充分,与褐铁矿伴生的特点,为难选矿石。浮选试验结果表明,以3 000 g/t石灰作调整剂和抑制剂、1 000 g/t硫化钠作活化剂、90 g/t丁基黄药作捕收剂、35 g/t松醇油作为起泡剂,在磨矿细度-74μm占比85%的条件下,经过"三次粗选—二次精选—一次扫选"流程,可实现铜品位18. 006%,铜回收率80. 01%的浮选指标。     

云南永善铜矿浮选试验研究

云南永善铜矿含铜0.503%,氧化率为23.46%,其中结合氧化铜占11.53%,属低品位混合铜矿。针对矿石性质进行了浮选试验研究,确定了适合于处理该矿石的最佳的浮选流程和条件。研究表明,以黄药为捕收剂,2#油为起泡剂,硫化钠为活化剂,水玻璃为抑制剂,Na2CO3为pH调整剂,采用一次粗选一次扫选四次精选的浮选流程获得了铜精矿品位为23.27%、回收率为87.43%的指标,为该矿的开发利用提供技术依据。     

某低品位铜矿浮选工艺研究

所研究的矿石中目的矿物以辉铜矿、孔雀石为主,原矿含铜0.77%,氧化率为16.88%,属于低品位混合铜矿。针对矿石性质,对硫化铜优先浮选工艺和硫化铜与氧化铜混合浮选工艺进行了试验研究。并根据优先浮选和混合浮选的特点,最终采用了两次粗选、一次扫选的闭路试验流程,取得了铜精矿品位为22.62%、回收率为86.78%、含银225.81 g/t的浮选指标。该工艺流程简单合理,易于实现工业化生产。     

用非线性建模选取选矿工艺参数值

神经网络在用于选矿厂建模过程中，一般只用于预测选矿效果，很少用于指导选矿现场。本研究利用神经网络，从选矿生产历史数据本身出发，找到精矿品位和回收率与药剂用量的非线性关系，利用此关系确定药剂的用量，可用于指导选厂实际生产过程。     

中国锡资源现状及对锡工业发展的思考

综述了中国锡资源及锡工业的现状,阐述了中国锡工业对资源优势过分依赖,采取保护性开发有限的资源,调控合理量出口,加强锡深加工产品开发,稳定国内外市场行情的策略,得出了锡前景短期内仍不容乐观的结论.     

2012年云南选矿年评

依据2012年反映云南选矿进展的文献资料和云南选矿科技工作者发表的相关论文,对该年度的云南选矿工作——主要从选矿工艺、选矿自动化、选矿新型设备和药剂以及资源再利用等方面进行了评述。     

硫酸铵在氧化铜矿相转移活化浮选中的应用

硫酸铵不仅对氧化铜矿的硫化－黄药浮选具有硫化促进作用。而且在氧化铜矿的直接浮选中具有活化作用。这种活化作用经历了从固相到液相再到固相的基转移活化过程。     

云南某含锡多金属硫化矿选矿实验研究

对云南某含锡多金属硫化矿进行了工艺矿物学和选矿实验研究. 结果表明,矿石中铅锌品位低,铅、锌矿物相互交代、包裹,嵌布粒度不均匀,采用优先浮铅、再选锌的原则流程,利用铅矿物与锌、硫矿物间可浮性差异较大的特点,采用石灰、亚硫酸钠和硫酸锌抑制锌、硫,以乙基黄药为铅捕收剂优先浮选铅矿物,选铅尾矿用硫酸铜作活化剂活化闪锌矿选锌;锡矿物与黄铁矿、磁黄铁矿等矿物共生关系复杂,且嵌布粒度较细,选锌尾矿经脱硫浮选后采用重磁联合流程回收锡矿物. 通过闭路实验,得到含铅40.92%、银1610.53 g/t、铅回收率81.25%、银回收率77.03%的铅精矿,锌精矿含锌43.23%、回收率为85.92%,硫精矿含硫42.57%,作业回收率为87.65%,锡精矿含锡42.38%,作业回收率为59.29%.